InnoDB 是一个事务性的存储引擎， 而 InnoDB 的事务实现是基于事务日志 redo log 和 undo log 实现的。redo log 是重做日志，提供再写入操作，实现事务的持久性；undo log 是回滚日志，提供回滚操作，保证事务的一致性。
redo log 又包括了内存中的日志缓冲（redo log buffer） 以及保存在磁盘的重做日志文件（redo log file），前者存储在内存中，容易丢失，后者持久化在磁盘中，不会丢失。
InnoDB 的更新操作采用的是 Write Ahead Log 策略，即先写日志，再写入磁盘。 当一条记录更新时，InnoDB 会先把记录写入到 redo log buffer 中，并更新内存数据。我们可以通过参数
innodb_flush_log_at_trx_commit 自定义 commit 时，如何将 redo log buffer 中的日志刷新到 redo log file 中。
在这里，我们需要注意的是 InnoDB 的 redo log 的大小是固定的， 分别有多个日志文件采用循环方式组成一个循环闭环，当写到结尾时，会回到开头循环写日志。我们可以通过参数 innodb_log_files_in_group 和 innodb_log_file_size 配置日志文件数量和每个日志文件的大小。
Buffer Pool 中更新的数据未刷新到磁盘中，该内存页我们称之为脏页。 最终脏页的数据会刷新到磁盘中，将磁盘中的数据覆盖，这个过程与 redo log 不一定有关系。
只有当 redo log 日志满了的情况下，才会主动触发脏页刷新到磁盘， 而脏页不仅只有 redo log 日志满了的情况才会刷新到磁盘，以下几种情况同样会触发脏页的刷新：
系统内存不足时，需要将一部分数据页淘汰掉，如果淘汰的是脏页，需要先将脏页同步到磁盘；
MySQL 认为空闲的时间，这种情况没有性能问题；
MySQL 正常关闭之前，会把所有的脏页刷入到磁盘，这种情况也没有性能问题。
在生产环境中，如果我们开启了慢 SQL 监控，你会发现偶尔会出现一些用时稍长的 SQL。 这是因为脏页在刷新到磁盘时可能会给数据库带来性能开销，导致数据库操作抖动。
以上我们了解了 InnoDB 的更新和插入操作的具体实现原理，接下来我们再来了解下它的实现和优化方式。
InnoDB 存储引擎是基于集合索引实现的数据存储，也就是除了索引列以及主键是存储在 B + 树之外， 其它列数据也存储在 B + 树的叶子节点中。而这里的索引页和数据页都会缓存在缓冲池中，在查询数据时，只要在缓冲池中存在该数据，InnoDB 就不用每次都去磁盘中读取页，从而提高数据库的查询性能。
虽然缓冲池是一个很大的内存区域，但由于存放了各种类型的数据， 加上存储数据量之大，缓冲池无法将所有的数据都存储在其中。因此，缓冲池需要通过 LRU 算法将最近且经常查询的数据缓存在其中，而不常查询的数据就淘汰出去。
InnoDB 对 LRU 做了一些优化， 我们熟悉的 LRU 算法通常是将最近查询的数据放到 LRU 列表的首部，而 InnoDB 则是将数据放在一个 midpoint 位置，通常这个 midpoint 为列表长度的 5/8。
这种策略主要是为了避免一些不常查询的操作突然将热点数据淘汰出去，而热点数据被再次查询时，需要再次从磁盘中获取，从而影响数据库的查询性能。
如果我们的热点数据比较多，我们可以通过调整 midpoint 值来增加热点数据的存储量，从而降低热点数据的淘汰率。
总结以上 InnoDB 的实现和运行原理到这里就介绍完了。 总的来讲，作为开发工程师，我们应该掌握数据库几个大的知识点，然后再深入到数据库内部实现的细节，这样才能避免经常写出一些具有性能问题的 SQL，培养调优数据库性能的能力。
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